手机股票编程软件免费下载(可以编程的股票手机软件)

前沿拓展:

手机股票编程软件免费下载

既然已经下载到了内存卡里.打开手机,找到你已经下载的文件(你自己下载在哪里应该知道吧),直接打开就可以用. 随便提醒你一下,在用电脑上网下载的手机软件有可能是个RAR压缩包,可以先解压看看再传到手机里.

如果你对JAR与JAD文件有所迷惑的话,可以看看下面(COPY来的)

JAVA的名称来源于KVM,特指针对手机、寻呼机等资源受限的终端提供JAVA应用的平台解决方案,具体是指基于KVM虚拟机之上,采用J2ME JAVA平台中的CLDC Configuration和MIDP Profile的平台解决方案。 K-JAVA是小型终端适用的操作系统与编程语言,其平台开放性和动态下载能力使得第三方开发商和开发者可以独立为移动设备进行应用程序的开发,以迅速增加无线领域的应用。它能够为移动终端带来更加灵活的应用和增强功能,消费者可以在支持Java系统的手机里独立进行字典、图书、游戏、个人信息处理及远程遥控等;同时,还可以联网收发电子邮件、即时信息交流(IM)、股票、电子地图服务等,这些应用使这种终端用起来更像一个微型的计算机。 jad是jar的描述文件。jad描述了jar的文件大小和位置。打开jad后,根据jad找到jar。 jad作用有很多。 例如,我可以不下载jar,先下载jad(jad很小),了解一些jar的基本信息后,在决定是否下载jar. 一、jad里还可以存储一些key和value,在midlet运行的时候可能会用到。如果直接用jar运行,就得不到这些key和value.对于某些程序,就不能正常运行了。 JAVA游戏以及JAVA电子书都是由.JAD和.JAR两个文件组成的,其中.JAD属于说明文件,用来识别该JAVA程序是否匹配该型号手机以及手机读取时确定游戏容量(这就是为什么有时候有的游戏不能下载我们可以通过更改.JAD文件来使其可以下载的原因)而.JAR文件属于程序体文件,就是游戏本身了,所以呢,无论是下载JAVA电子书还是JAVA游戏,.JAD文件和.JAR文件都是必不可少的。 二、JAR文件和JAD文件 JAR文件是Java的一种文档格式,JAR文件非常类似ZIP文件,也是一个压缩文件。JAR文件与ZIP文件惟一的区别就是在JAR文件的内容中,它包含了一个meta-inf/manifest.mf文件,这个文件是在生成JAR文件的时候自动创建的。需要注意的是,JAR文件不需要进行解压缩,如果把文件解开反而会造成错误。 一个Java程序包括两个文件:一个JAR文件,一个JAD文件。JAR文件是安装的数据文件,JAD文件是安装的信息文件。JAD文件里面包含了程序的大小、名称、类型、安装路径、版权等等信息,我们可以通过修改JAD文件,改变Java程序的安装路径。在实际的安装过程中JAR文件是必不可少的,JAD文件要不要都没关系,但是如果没有JAD文件的话,那么你的Java程序就只能装在“应用程序”里面了。目前网站上提供下载的Java程序,一般都会同时提供JAR和JAD两个文件。


一、简介

大家好,我是子冉。今天给大家分享的内容是基于Python编程,实现股票交易相关功能开发,如果读者对股票或金融衍生物交易不太了解,又比较感兴趣的话可自行查询相关资料。

接下来笔者会给大家介绍股票交易中的常见几种交易策略实现思路和源码编写过程,如果大家听说过量化交易这个词语的话,对其中的交易策略或许了解过,大概意思就是在股票、加密货币或者金融衍生物在价格的波动过程中根据其交易策略进行不断的买入和卖出,不断的套利,降低持仓陈本,来达到收益最大化。

常见的交易策略有很多种,例如趋势型,网格型,剥头皮,概率法则,高频交易等,今天主要给大家介绍2种低频的交易策略,高抛低吸网格交易策略、日内做T策略。其他的交易策略较复杂,读者可自行百度了解,笔者这里推荐一个量化交易网站,仅供参考,米筐量化:

https://www.ricequant.com/doc/quant/

二、需求分析&实现思路

每个交易日的股票都会上涨或者下跌,在这个过程中笔者们偶尔会想针对部分股票进行股价的涨跌幅进行监控,或者自动进行交易,在这个需求前提下,现有券商、股票分析软件都会带有机器人自动交易策略功能,大部分都需要收费或者部分策略不能满足自己的需求,笔者这边提供2种实现思路:

1、借助现有量化平台编写策略和回测分析,然后在券商软件层面进行策略执行。

2、自己编写功能代码来监控估价,对股价波动进行特殊处理满足特殊需求。

第一种实现成本较低,但功能受限于平台;第二种实现成本毋庸置疑相对较高,但是逻辑可以自己控制。

三、借助现有量化平台编写策略和回测分析

这里利用米筐量化实现和分析自己的交易策略,需要先注册个账号,然后进入到平台-笔者的策略中进行策略编写,平台的功能使用可以参考平台文档。

笔者这里贴出笔者自己写的2种策略代码,这个平台只支持使用Python脚本编写。

1)价差交易策略

平台截图:

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部分代码如下,详细代码可以自己手撸实现,也可以在文末进行获取:

# 你选择的证券的数据更新将会触发此段逻辑,例如日或分钟历史数据切片或者是实时数据切片更新 def handle_bar(context, bar_dict): … if newPrice >= context.nextSellPrice: logger.info("执行高抛交易,对应价格:{}".format(newPrice)) amount = context.portfolio.positions[context.s1].quantity if amount >= context.tradeNumber: logger.info("执行高抛交易,对应数量:{}".format(context.tradeNumber)) order_shares(context.s1, -context.tradeNumber) plot("S", newPrice) elif amount >= 100: logger.info("执行高抛交易,对应数量:{}".format(amount)) order_shares(context.s1, -amount) plot("S", newPrice) calc_next_trade_price(context,newPrice) obj = { "nextSellPrice":context.nextSellPrice, "nextBuyPrice":context.nextBuyPrice, "curTradePrice":context.curTradePrice } context.buyTradeList.append(obj) if newPrice <= context.nextBuyPrice: logger.info("执行低吸交易,对应价格:{}".format(newPrice)) amount = int(context.portfolio.cash / newPrice / 100.0) * 100 if amount >= context.tradeNumber: logger.info("执行低吸交易,对应数量:{}".format(context.tradeNumber)) order_shares(context.s1, context.tradeNumber) plot("B", newPrice) calc_next_trade_price(context,newPrice) obj = { "nextSellPrice":context.nextSellPrice, "nextBuyPrice":context.nextBuyPrice, "curTradePrice":context.curTradePrice } context.sellTradeList.append(obj)

选择回测时间段,点击右侧平台右侧按钮运行回测,结果页面如下

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从结果中可以看到,对招商银行[600036]这只股票进行价差网格交易,其参数设置在上涨8%的时候卖出,下跌8%的时候买入,最大连续下跌买入次数为3次。

回测收益:13.628%

回测年化收益:17.096%

比基准年化收益-6%高出非常之大,这是在股价波动的过程中可以进行执行该策略来不断的降低持仓成本。从交易详情面板来看,这个策略可以通过参数调节交易频率,在上涨下跌比率较大的情况下,其交易次数是能控制的相对较少,结果图如下:

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2)日内做T策略

同样的,只贴部分代码

# 你选择的证券的数据更新将会触发此段逻辑,例如日或分钟历史数据切片或者是实时数据切片更新 def handle_bar(context, bar_dict): … newPrice = bar_dict[context.s1].last if newPrice >= context.nextSellPrice: context.lastTradeType = 1 logger.info("执行高抛交易,对应价格:{}".format(newPrice)) amount = context.portfolio.positions[context.s1].quantity #if amount – context.tradeNumber >= context.lockStockNumber: if amount – context.tradeNumber >= 0: logger.info("执行高抛交易,对应数量:{}".format(context.tradeNumber)) order_shares(context.s1, -context.tradeNumber) plot("S", newPrice) else: logger.info("股票数量不足,无法执行高抛交易,对应数量:{}".format(amount)) return calc_next_trade_price(context,newPrice) obj = { "nextSellPrice":context.nextSellPrice, "nextBuyPrice":context.nextBuyPrice, "curTradePrice":context.curTradePrice } context.buyTradeList.append(obj) if newPrice <= context.nextBuyPrice: context.lastTradeType = 0 logger.info("执行低吸交易,对应价格:{}".format(newPrice)) amount = int(context.portfolio.cash / newPrice / 100.0) * 100 if amount >= context.tradeNumber: logger.info("执行低吸交易,对应数量:{}".format(context.tradeNumber)) order_shares(context.s1, context.tradeNumber) plot("B", newPrice) else: logger.info("现金不足,无法执行低吸交易,对应数量:{}".format(amount)) return calc_next_trade_price(context,newPrice) obj = { "nextSellPrice":context.nextSellPrice, "nextBuyPrice":context.nextBuyPrice, "curTradePrice":context.curTradePrice } context.sellTradeList.append(obj)

总体来说,代码逻辑还是比较简单,就是对价格的涨跌进行处理,其参数设置在日内上涨2%的时候卖出,下跌2%的时候买入,初始买入资金比例7成,锁定最低仓位5成。然后运行回测,其结果如下

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回测收益:5.501%

回测年化收益:6.839%

基准收益:19.26%

可以看到日内做T这种高频交易,在长期来看收益可能并不高,适合在短期价格内运行。

四、总结

这个量化平台在笔者的熟悉情况下,它可以很方便的回测你的交易策略,但是在股价盯盘上,或者自定义逻辑上支持的不是很完善,很多功能也是需要收费才能使用。本文基于Python,借助现有量化平台编写策略和回测分析,希望对大家的学习有所帮助。

拓展知识:

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目前还没有,现在安卓手机、平板配置越来越高,运行应该没有问题,希望能开发一款能支持股票自编写公式的软件。

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如果你找到了希望楼主也能给我推荐一下,哈哈

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同花顺 你看看行不行

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